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    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "df = pd.read_csv('D:\\资料\\码上行动\\零基础\\数据分析\\jobs.csv')\n",
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    }
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   "source": [
    "#去除其中的重复值，并展示前部数据\n",
    "df2 = df.drop_duplicates()\n",
    "df2.head(5)"
   ]
  },
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      "text/plain": "猎聘           580\nOFweek人才网     33\n斗米            17\n百姓网            5\n北极星招聘          5\n普工招聘网          4\n工厂直聘网          2\n康强医疗人才网        1\nName: source, dtype: int64"
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    }
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   "source": [
    "#统计数据表中的招聘岗位都来自于哪些网站\n",
    "df2['source'].value_counts()"
   ]
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     "data": {
      "text/plain": "experience\n3-5年          164\n1-3年          150\n不限             80\n5-10年          40\n10年以上           2\ndtype: int64"
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    }
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   "source": [
    "#统计数据分析师这个岗位，对于工作经验的要求\n",
    "df3=df2.loc[df2['title'].str.contains('数据分析师',na=False),['experience']].value_counts()\n",
    "df3"
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      "text/plain": "education\n本科           349\n不限            38\n硕士            30\n大专            19\ndtype: int64"
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    }
   ],
   "source": [
    "#统计该地区数据分析岗位对于教育背景的要求\n",
    "df4=df2.loc[df2['title'].str.contains('数据分析师',na=False),['education']].value_counts()\n",
    "df4"
   ]
  },
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    "#统计出不同类型公司的职位数量\n",
    "df2['company_type'].value_counts()\n"
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    "#所有职位的平均工资是多少\n",
    "df2['salary2'].mean()"
   ]
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      "text/plain": "           company  salary2\n648      国内知名互联网企业  25000.0\n550     北京友信科技有限公司  25000.0\n401       北京某互联网公司  25000.0\n554     北京友信科技有限公司  25000.0\n211  北京百分点信息科技有限公司  25000.0\n404          某金融公司  25000.0\n574   北京中科恒硕科技有限公司  25000.0\n177     北京快手科技有限公司  25000.0\n416     某知名互联网金融公司  25000.0\n163   北京永利范思科技有限公司  25000.0",
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    "#统计平均薪资（即 salary2）排在前 10 位的招聘公司及金额\n",
    "df2.sort_values('salary2',ascending=False).loc[:,['company','salary2']].head(10)"
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    "#统计发布职位数排在前 10 位的招聘公司及其职位数量\n",
    "df2['company'].value_counts().head(10)"
   ]
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    "#统计发布职位数排在前 10 位的招聘公司及其职位数量\n",
    "df2['company'].groupby(df2['company']).count().nlargest(10)"
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    "#统计出平均工资排在前 10 位的公司类型及平均工资金额\n",
    "df2.groupby('company_type')['salary2'].mean().sort_values(ascending=False)"
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    "df2['salary2'].groupby(df2['company_type']).mean().sort_values(ascending=False)"
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   "source": [
    "#统计发布职位数排在前 10 位的招聘公司及其职位数量\n",
    "df.groupby('company')['title'].count().sort_values(ascending=False).head(10)"
   ]
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   "source": [
    "#统计平均薪资（即 salary2）排在前 10 位的招聘公司及金额\n",
    "df2.groupby('company')['salary2'].mean().sort_values(ascending=False).head(10)"
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